Olhar para o fluxo de capital das gigantes tecnológicas em 2025 permite compreender a verdadeira estratégia por trás da competição de IA atual.
Uma lógica central permeia tudo isso: quem controla dados de alta qualidade, quem detém o futuro dos grandes modelos.
O exemplo mais direto é o investimento de 14,3 mil milhões de dólares — uma empresa de tecnologia trocou dinheiro por 49% de participação, ao mesmo tempo que recrutou os principais talentos de IA. Com esse investimento, o que se compra não são algoritmos, nem a escala de servidores, mas sim dados. Dados de alta qualidade, multimodais e do mundo real.
Até 2025, os grandes modelos entram numa fase de saturação na competição. As diferenças ao nível dos algoritmos são pequenas, e os frameworks de treino tornam-se cada vez mais transparentes. A verdadeira barreira está em quem consegue obter continuamente os conjuntos de treino mais valiosos — isso define o limite do modelo.
Analisando a aquisição da Scale AI, a estratégia das grandes empresas de tecnologia mudou de «auto-suficiência» para «compra de cadeias de fornecimento de alta qualidade». Em vez de gastar tempo e esforço a construir sistemas de anotação de dados, é mais rápido e agressivo adquirir a infraestrutura de dados mais forte do setor. Assim, é rápido e decisivo.
Na competição de IA de 2025, o fator decisivo será a intensidade de capital — quem tem mais dinheiro, quem ousa gastar, quem gasta com precisão, consegue avançar mais rápido.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
11 gostos
Recompensa
11
8
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
RektCoaster
· 2025-12-31 02:36
Resumindo, é uma questão de quem tem mais dinheiro, os dados são o verdadeiro petróleo...
Ver originalResponder0
On-ChainDiver
· 2025-12-30 21:26
Ou seja, voltou-se ao jogo de arrecadação de fundos, os dados são o verdadeiro ouro e prata
Ver originalResponder0
TokenomicsTrapper
· 2025-12-30 19:51
Na verdade, se leres entre as linhas... eles estão apenas a admitir que o data moat = tudo agora lol. teoria do maior tolo clássica disfarçada de "visão estratégica"
Ver originalResponder0
DiamondHands
· 2025-12-30 19:45
Resumindo, é uma corrida ao gasto de dinheiro, quem tiver mais dinheiro no bolso ganha.
Ver originalResponder0
GateUser-40edb63b
· 2025-12-30 19:44
Resumindo, é uma questão de competir por dinheiro, a lógica das barreiras de dados já foi completamente percebida.
Os algoritmos são todos semelhantes, no final das contas quem ganha são os grandes players, os patrocinadores principais.
143 bilhões investidos diretamente em dados, parece bastante agressivo, mas essa estratégia é fatal para projetos menores.
Dados de qualidade são o caminho principal, isso não há dúvida.
No entanto, o espaço de lucro na rotulagem de dados também foi comprimido, comprar ou construir internamente não é tão absoluto.
Mais uma vez, é um jogo de capital, os investidores de varejo ainda têm que assistir de fora.
A ideia de que os dados são o rei já é consenso, agora o que importa é quem tem mais dinheiro e manda na conversa.
Ver originalResponder0
MetaverseLandlady
· 2025-12-30 19:44
Resumindo, é uma questão de gastar dinheiro, os dados são o verdadeiro petróleo, quem investe pesado é quem vence.
Ver originalResponder0
MetaMaximalist
· 2025-12-30 19:42
A liquidez de dados é literalmente a nova barreira... todos ainda estão obcecados com o poder de computação, mas estão a perder a verdadeira teoria dos jogos aqui. quem controla o pipeline de anotação possui a cadeia de fornecimento de dados de treino. isto é efeitos de rede 101, apenas aplicado à infraestrutura de ML.
Ver originalResponder0
UnluckyMiner
· 2025-12-30 19:33
Resumindo, é um jogo de gastar dinheiro, sem dados, nada faz sentido
Olhar para o fluxo de capital das gigantes tecnológicas em 2025 permite compreender a verdadeira estratégia por trás da competição de IA atual.
Uma lógica central permeia tudo isso: quem controla dados de alta qualidade, quem detém o futuro dos grandes modelos.
O exemplo mais direto é o investimento de 14,3 mil milhões de dólares — uma empresa de tecnologia trocou dinheiro por 49% de participação, ao mesmo tempo que recrutou os principais talentos de IA. Com esse investimento, o que se compra não são algoritmos, nem a escala de servidores, mas sim dados. Dados de alta qualidade, multimodais e do mundo real.
Até 2025, os grandes modelos entram numa fase de saturação na competição. As diferenças ao nível dos algoritmos são pequenas, e os frameworks de treino tornam-se cada vez mais transparentes. A verdadeira barreira está em quem consegue obter continuamente os conjuntos de treino mais valiosos — isso define o limite do modelo.
Analisando a aquisição da Scale AI, a estratégia das grandes empresas de tecnologia mudou de «auto-suficiência» para «compra de cadeias de fornecimento de alta qualidade». Em vez de gastar tempo e esforço a construir sistemas de anotação de dados, é mais rápido e agressivo adquirir a infraestrutura de dados mais forte do setor. Assim, é rápido e decisivo.
Na competição de IA de 2025, o fator decisivo será a intensidade de capital — quem tem mais dinheiro, quem ousa gastar, quem gasta com precisão, consegue avançar mais rápido.